메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이지훈 (경북대학교) 배찬호 (경북대학교) 이승훈 (경북대학교) 최명석 (한국과학기술정보연구원) 이용 (한국과학기술정보연구원) 안상태 (경북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.6
발행연도
2024.6
수록면
537 - 544 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2024.51.6.537

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
최근에 딥러닝 분야에서 이미지 생성 기술은 빠르게 발전하고 있다. 이미지를 가장 잘 표현할 수 있는 방법 중 하나는 텍스트 프롬프트를 이용해 이미지를 생성하는 기술이고, 이를 이용해 이미지를 생성하는 모델의 성능은 매우 뛰어나다. 하지만 이미지에서 텍스트 프롬프트만으로 원하는 부분을 자연스럽게 바꾸는 것은 쉽지가 않은데 이는 전형적인 이미지 생성 모델의 문제점이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이미지의 각 영역에 대한 텍스트를 추출하고 이를 바탕으로 하여 이미지의 객체를 유지하면서 배경 영역을 자연스럽게 바꿔주는 배경 인페인팅 기술을 개발하였다. 특히 제안하는 이미지의 배경 변환 인페인팅 기법은 한 장의 이미지로의 변환뿐만 아니라 여러 장의 이미지로 빠르게 변환할 수 있는 장점을 가지고 있다. 텍스트 프롬프트 기반 이미지 스타일 변환을 통해 데이터가 부족한 분야에 적용한다면 이미지 증식을 통해 인공지능 모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것이다.
#이미지 스타일 변환 #컴퓨터비전 #배경 인페인팅 #데이터 증식 #생성 모델 #image style transfer #computer vision #background inpainting #data augmentation #generative model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 실험
5. 결론
6. 추가 연구
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0